Jev versus modelos de geração de texto
Jev não gera texto livre. Um vídeo lado a lado compara decisões paralelas com geração de texto token por token.
JEV Engineering: fluxo de decisão do estado do agente ao feedback
Apresenta o fluxo de agentes do JEV Engineering: Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback, com a chave sendo separar a inteligência probabilística da execução determinística.
JEV Engineering: Agent State → Decision Engine → Typed Decision → Orchestrator → Action → Feedback The key: separate probabilistic intelligence from deterministic execution. #JEV #AgenticAI #AIAgents #AIEngineering #GenAI
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Preços, avaliações e o nome Jev
A thread de lançamento explica avaliações de fluxos code + AI, o preço de entrada anunciado e tokens de saída gratuitos.
Modelo Jev: geração de probabilidades para decisões, 200× mais rápido e 400× mais barato que LLMs
Este modelo é feito para tomada de decisão em vez de geração de texto, gerando probabilidades para cada opção em paralelo, em vez de respostas token a token. O autor compartilha um exemplo simplificado de LLMs normais versus este modelo Jev.
